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龙图腾网获悉宁夏大学申请的专利基于机器学习的葡萄园土壤有机质识别分析方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118823602B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411061506.3，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于机器学习的葡萄园土壤有机质识别分析方法及系统是由刘晓君;李昱龙;王亚麒;王锐;张军翔设计研发完成，并于2024-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的葡萄园土壤有机质识别分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的葡萄园土壤有机质识别分析方法及系统，方法包括：采集葡萄园的环境数据、遥感数据和有机质实际测量数据，对遥感数据进行预处理，获得预处理图像；对预处理图像进行特征提取，获得光谱特征；构建初始有机质估测模型，通过环境数据、光谱特征和有机质实际测量对初始有机质估测模型进行训练，得到有机质估测模型；基于有机质评估模型对葡萄园土壤进行有机质评估分析，获得葡萄园有机质分布结果。本发明能够实现对大面积葡萄园土壤有机质含量的快速实时监测，为农业生产提供及时的土壤质量信息。

本发明授权基于机器学习的葡萄园土壤有机质识别分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的葡萄园土壤有机质识别分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集葡萄园的环境数据、遥感数据和有机质实际测量数据，对所述遥感数据进行预处理，获得预处理图像； 对所述遥感数据进行预处理的方法包括： 去除遥感影像中的云阴影； 对去除云阴影的遥感影像进行辐射定标得到表现辐亮度卫星影像，并计算表现辐亮度卫星影像中各像元对应的表现反射率； 对表现反射率卫星影像进行大气吸收和大气本征反射率校正，获得大气校正影像； 计算大气校正影像中各像元对应的等效平均背景反射率，并基于等效平均背景反射率对卫星影像逐像元进行邻近效应校正，获得最终校正图像； 基于最终校正图像进行图像增强处理，通过人工采样数据对增强处理后的图像进行验证； 验证方法为对图像进行PSF检测：根据点扩展函数的物理定义进行直接检测的方法，采用参数化点扩散模型对每个亚像元目标响应数据进行曲面拟合，确定每个目标响应的峰值位置，进而通过对非整数像素间隔的3*3阵列的亚像元目标响应值或计数值进行位置配准来获取亚像素插值的点扩散响应，通过参数化高斯模型拟合求得光学遥感卫星成像系统的点扩展函数，对获取的系统点扩展函数进行离散傅里叶变换，取模并作归一化处理可得光学遥感卫星成像系统的调制传递函数，通过调制传递函数评估图像质量； 对所述预处理图像进行特征提取，获得光谱特征； 对所述预处理图像进行特征提取的方法包括： 对预处理图像进行降噪处理，然后对所有像元的光谱进行平均，得到图像的平均光谱； 对每个像元的光谱进行一阶微分，获得光谱曲线中的陡峭变化； 对每个像元的光谱进行二阶微分，获得光谱曲线中的弯曲点； 基于所述平均光谱和它的一阶、二阶微分计算缨帽变换的系数，将所述缨帽变换的系数作为光谱特征； 构建初始有机质估测模型，通过环境数据、光谱特征和有机质实际测量对所述初始有机质估测模型进行训练，得到有机质估测模型； 基于所述有机质估测模型对葡萄园土壤进行有机质评估分析，获得葡萄园有机质分布结果； 所述初始有机质估测模型为基于支持向量机的网络模型； 获得葡萄园有机质分布结果的方法包括：将葡萄园图像进行拼接，再通过有机质估测模型对拼接的图像进行分析，获得葡萄园有机质分布结果； 所述将葡萄园图像进行拼接的方法包括： 从两个待拼接图像中搜寻相同的线作为拼接线；沿所述拼接线分割图像，获得待拼接图像；将两个大面积的待拼接图像进行拼接，获得初始拼接图像；通过匀光匀色方法消除所述初始拼接图像中的拼接缝。

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